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Semelhante a Autonomous Drive for Smart Factory
Semelhante a Autonomous Drive for Smart Factory (20)
Autonomous Drive for Smart Factory
- 1. 스마트 팩토리 프로젝트 터틀봇을 이용한 자율주행 라인 트레이서 5조 고예은 김민수 김태형 박주훈 유정근
- 2. 목 차 프로젝트 배경 핵심 키워드 프로젝트 목표 하드웨어 / 소프트웨어 Tools 기능 구현 시연 영상 아쉬운 점 / 추후 개선사항 역할 분담
- 3. 프로젝트 배경 공정 자동화, 자동 운반 로봇 필요
- 4. 정지 기능 이중 구현 핵심 키워드 안전성 비전 자율주행 구현하여 새로운 환경 적응가능 학습 데이터 수집 모듈 범용성
- 5. 프로젝트 목표 라인을 따라 주행, 장애물 인식 후 우회, 목적지까지 주행
- 6. 하드웨어 / 소프트웨어
- 8. 기능 구현 – 모델 설계 Expert 의 행동을 모방하는 Imitation Learning Imatation Learning
- 9. 기능 구현 – 모델 설계 Data Aggregation 단순 모방학습은 Distribution mismatch 문제가 있음 데이터 추가수집하는 Dagger 모델로 해결!
- 11. 기능 구현 - 주행 학습 리모트 PC 액션 학습 데이터 터틀봇 OpenCV ROS PiCamera 이미지 DB
- 12. 기능 구현 - 주행 주행 및 데이터 수정 리모트 PC터틀봇 weight DB OpenCV ROS CNN PiCamera 액션
- 13. ● 다양한 주행 및 테스트 환경 ▲ 데이터 학습 및 주행 테스트용 ▲ 데이터 학습용 학습 데이터 수집 환경
- 14. ▲ 320 X 640 해상도의 GrayScale 이미지 학습 데이터 형식 ▲ 출력 레이블
- 15. 기능 구현 - 정지 전방 약 15cm 이내 장애물 있을 경우 정지
- 16. 기능 구현 – 우회로 탐색 라이다 센서 1 도 씩 360 도 방향의 거리값 획득 메인 스레드와 독립적인 스레드에서 라이다 센서값 처리!
- 17. 기능 구현 – 우회로 탐색 장애물 장애물 장애물 장애물 최초 장애물 발견 90도 회전 우회 라인 복귀 터 틀 봇
- 18. 시연 영상 ▲ dataset 수집 ▲ 최종 주행영상
- 19. 아쉬운 점 / 추후 개선사항 터틀봇 컴퓨팅 파워 부족 SLAM 미사용 주행, YOLO 모델 동시 적용 불가 자기 위치 확인 불가
- 20. 역할 분담 이름 역할 고예은 ROS SLAM / Navigation Gazebo Simulation 구현 김민수 주행 〮 우회 〮 학습 모델 설계 김태형 하드웨어 환경(LIDAR 〮 초음파 센서, Picamera) 구축 박주훈 주행 〮 우회 모델 수정 / 모듈 추가, 학습 모델 관리, 시운행 및 파라미터 관리 유정근 ROS SLAM / Navigation Gazebo Simulation 구현
- 21. 감사합니다.
Notas do Editor
- 안전, 일반화,
- 주행 미션 전체 개략도 설명 - 주행용 학습 데이터 수집, 학습, 주행, 데이터 보강
- 학습 및 시험주행 환경 다양한 시도를 하여 학습이 잘됨
- 주훈이 말 적어서 대본 추가
- 제안적인 상황이 아닌 경로탐색 우회가 불가능